多元线性回归和t检验有什么区别?

多元线性回归用于分析多个自变量与一个因变量之间的线性关系，可以预测因变量的值或检验自变量的影响。t检验则用于比较两组数据的均值是否存在显著差异，适用于单个自变量（如分组变量）与因变量的关系分析。前者关注多因素的综合影响，后者关注两组间的差异。

区别

多元线性回归：这是一种统计方法，通过建立方程来描述多个变量如何共同影响一个结果。比如研究年龄、收入、教育水平对消费金额的影响，回归分析能给出每个因素的贡献程度，并预测特定条件下的消费值。它处理连续数据，适合探索复杂关系。

t检验：这种方法专门用来判断两组数据的平均值是否不同。比如比较男性和女性的平均身高，或者用药组和对照组的治疗效果差异。t检验只涉及一个分组变量（如性别），结果简单直接，回答“有没有差异”的问题，不涉及多个因素的综合作用。